高等学校情報科に関する 特設ページ 2022年4月から、高等学校においても新しい学習指導要領がスタートしました。 このページでは、高等学校情報科の最新の情報を随時、お届けします。 新着情報 2024.02.01  【事務連絡】令和5年度高等学校等デジタル人材育成支援事業費補助金(高等学校DX加速化推進事業)の事業計画検討依頼について(依頼)を掲載しました。 2024.01.23  情報Ⅱ オンライン学習会を掲載します。(チラシへ移動)(PDF:6MB) 2024.01.17 【第4回】高等学校情報Ⅰ、情報Ⅱに関するオンライン研修会(令和6年2月5日開催)情報掲載しました。 2023.12.28 (通知)高等学校情報科に係る指導体制の一層の充実について(令和5年12月27日)を掲載しました。(PDF) 2023.09.29 高等学校情報科オンライン学習会のアーカイブ動画を追加しました。 20

プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 今回から連載第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していきますが、Jupyter Not

Windows Holographicプラットフォームで未来の働き方はこうなる 複合現実 (MR) の幕開け　－Windows Holographicをパートナーに公開 https://blogs.windows.com/japan/2016/06/01/opening-windows-holographic-to-partners-for-a-new-era-of-mixed-reality/ 開発環境の構築 動作環境 Windows 10 Pro（HomeはHoloLensエミュの動作にHyper-Vが必須のため不可） ４コアのCPU メモリ8GB以上 BIOSがHAV、SLAT、DEPをサポート GPUがDirectX 11以上、WDDM 1.2 driver以上サポート(エミュレーターの動作に関係） システムでHyper-Vを有効にできる >> Install the tools

OpenCV は物体認識などのライブラリが含まれているので、Windows IoT Core で使えると利用できる幅が広がりそうですよね。Linux 系の Raspbian の場合はソースコードをダウンロードしてビルドして導入という手順になりますが、Windows IoT Core の場合は UWP アプリにしないといけない難点があってちょっとハードルが高くなっています。が、できないことはないです。 Windows 10ユニバーサルアプリ(Universal Windows Application)でOpenCVを使う（その2） - embeddedなブログ なところに、導入＆プロジェクト作成手順が書いてあるので、それに従うとうまくいきます。 いくつかのポイントがあって、 github の Microsoft/opencv の vs2015-samples というブランチを使う。 このブラ

以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4　/ Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル　ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog

自分用のメモ／学習を兼ねて、TensorFlow の RNN のチュートリアルを一行ずつみながらやってみる。 LSTM とはなんぞや、とか、そもそもの TensorFlow の使い方とかは、チュートリアル中にあるので割愛。 チュートリアルで用いているコードの内容の解説だけをおこなう。 コードのインデントが2で気持ち悪いとか、この関数 deprecated なんだけど💢といった苦情は Google 社へお願い致します。 対象としているチュートリアルは、 Language and Sequemce Processing の下にある、Recurrent Neural Networks というページ。 データ準備 まずはチュートリアル中で使用するデータ／コードのDLから。 コード TensorFlow 本体にはチュートリアルのコードが一部しか含まれていないため、別途DLが必要。 TensorFl

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BlogのWPF4.5入門のまとめです。 http://okazuki.hatenablog.com/Read less

After answering so many different questions about how to use various parts and components of the “Kinect v2 with MS-SDK”-package, I think it would be easier, if I share some general tips, tricks and examples. I’m going to add more tips and tricks to this article in time. Feel free to drop by, from time to time, to check out what’s new. And here is a link to the Online documentation of the K2-asset

１．はじめに OpenCVには，様々な処理が用意されています。画像処理，映像解析，カメラキャリブレーション，特徴点抽出，物体検出，機械学習，コンピュテーショナルフォトグラフィ，3D可視化などが基本モジュールで用意されています。さらに，エクストラモジュールを追加することで，より豊富うな処理が利用できます。[1] OpenCV 3.x系を中心に話をします。 今回は，OpenCVの局所特徴量がどの程度簡単に使えるのか興味があり，局所特徴量を利用した物体検出を作成しました。 最近世間では，ディープな物体認識で盛り上がっていますが。 特徴点抽出に関する詳しい説明は，検索すれば多数ありますので，ここでは割愛します。 藤吉先生 (中部大学)のスライド「画像局所特徴量SIFTとそれ以降のアプローチ」は，とてもわかり易く説明されています。 ２．特徴点検出と特徴量記述 特徴点検出と特徴量記述は，feature

はじめに WebRTC を使ってビデオチャットアプリを作る際に、ビデオ画像にエフェクトをかけたくなりました。モザイクとか、ブラーとか、漫画カメラとか。 ブラウザ上でJavaScriptでごりごり画像処理をするのはさすがに厳しそうですので、画像処理を行うのは別のアプリケーションで行うことにしました。 最終的に WebRTC で MediaStream として扱うことを考えると、画像処理の結果が通常のWebカメラと同様に navigator.getUserMedia() できれば一番手っ取り早いんじゃないかなーと思っていろいろ手法を探してみました。 便利なソフトを教えていただいた しかし調べれば調べるほど、Windows上だと DirectShowのお勉強しなきゃとかつらそうな気配が漂っていたのですが、Twitterに泣きついたところ、@jnakano さんが ycapture(わいきゃぷちゃ

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今回は反省と振り返り回です。 第3回ぷちコンに「BlueMan's War」を応募しました。 自分用の総括と反省。 １．目標 今回のぷちコン制作にあたり。 ・ゲームシーケンスの完結 ・自分がやって楽しめる（他の人が見てもそれなりに面白そうな）ものを作る ・テーマから外れず、かつさりげなく入れる ・何かしら変わり種を入れる ２．制作 アイデア構想1週間、実装5日という謎配分。 かなりギリギリでした。 ・Kinect周り、ユーザー制御：1日 ・アセットの移動、マテリアル、パーティクル制御：1日 ・UI素材準備、実装：1日 ・敵、ゲームロジックの実装：1日 ・BGM、SE選定：1日 ３．実装 コードを書くときはいいのですが、後で見たときに「うわ、何このクソコード」ってなるので、 その戒めも兼ねて幾つか晒します。 2日たった今見ても「うおぇ」ってなったので、

ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「www.buildinsider.net」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 1. OpenCV 1.1 OpenCVとは OpenCV（正式名称： Open Source Computer Vision Library）は、オープンソースのコンピューター・ビジョン・ライブラリです。コンピューターで画像や動画を処理するのに必要な、さまざま機能が実装されており、BSDライセンスで配布されていることから学術用途だけでなく商用目的でも利用できます。加えて、マルチプラットフォーム対応されているため、幅広い場面で利用されていることが特徴です。 OpenCVは、Intelで開発さ

Gitのコミットメッセージの書き方 自分なりにまとめてみました。Git歴浅いので、意見募集中です。 （2014年12月17日追記） 想像以上にたくさんの方にストックなりはてブなりいただいたので、はてブでなるほど！と思ったコメントをもとに少し修正・加筆してみました。 （2022年1月4日追記） 最新の書き方をこちらに書きました。 https://zenn.dev/itosho/articles/git-commit-message-2023 原則 以下のフォーマットとします。 1行目：変更内容の要約（タイトル、概要） 2行目 ：空行 3行目以降：変更した理由（内容、詳細） 日本語でも英語でもOKですが、リポジトリで統一してください。 1行目 コミット種別と要約を書きます。フォーマットは以下とします。 [コミット種別]要約 コミット種別 以下の中から適切な種別を選びます。 （多すぎても悩むので